Détection des données à caractère personnel dans les bases multidimensionnelles

A Mrabet, A Hassan, P Darmon - … & Big Data: 15ème Edition de …, 2020 - books.google.com
A Mrabet, A Hassan, P Darmon
Business Intelligence & Big Data: 15ème Edition de la conférence EDA …, 2020books.google.com
Cartographier les données à caractère personnel dans la démarche de la de-identification
est toujours un vrai pré-requis. Aujourd'hui avec les bases de données de grandes masses,
nous sommes dans l'obligation d'automatiser l'étape de la détection dans cette démarche.
Ce qui permet d'éviter les étapes chronophages, d'augmenter la précision de la détection et
essentiellement permet de garantir la confidentialité. Pour toutes ces raisons nous avons
proposé une nouvelle approche pour détecter les données personnelles. L'approche …
Resume
Cartographier les données à caractère personnel dans la démarche de la de-identification est toujours un vrai pré-requis. Aujourd’hui avec les bases de données de grandes masses, nous sommes dans l’obligation d’automatiser l’étape de la détection dans cette démarche. Ce qui permet d’éviter les étapes chronophages, d’augmenter la précision de la détection et essentiellement permet de garantir la confidentialité. Pour toutes ces raisons nous avons proposé une nouvelle approche pour détecter les données personnelles. L’approche détaillée dans ce travail est adaptée aux bases de données multidimensionnelles. Nos méthodes utilisées dans cette approche sont sur deux niveaux. Nous proposons deux solutions de détection au niveau des données, etune solution auniveau des méta-données. Après détection des données à caractère personnel dans une base en utilisant les scores d’identifications, nous utilisons les scores de sensibilité afin d’évaluer la sensibilité totale de la base multidimensionnelle avant et après anonymisation.
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